科学数据网络:概念、系统与应用

【应用背景】科学数据具有分散化、差异化、孤岛化等典型特征,构建可打破各种孤岛、有效整合分布式科学数据资源的基础设施具有重要意义。【方法】本文梳理了国内外类网络科学数据平台、技术与系统的进展,阐明了科学数据网络的概念、特征、功能与关键技术,并针对新型科研范式下科学数据的协作利用需求,提出并设计了科学数据协作网络RDCN。【结论】科学数据网络可有效改善科学数据的分散化、差异化、孤岛化问题,RDCN在生物多样性研究、生态系统野外台站观测研究、多信使天文学研究等融合科学协作场景中将发挥重大的作用。

命名数据网络中的二分缓存方案

为了解决命名数据网络(Named Data Networking,NDN)中存在的数据冗余,缓存数据内容多样性差以及数据内容请求时延高的问题,提出了一种二分缓存方案.该方案将首次请求的数据内容缓存在中心路由器中,将再次被请求的相同数据内容缓存在内容请求者的邻接路由器中,过滤了请求热度不高的数据内容,增加了数据内容被就近请求的概率,降低了数据内容的请求时延.同时该方案将被替换的数据包缓存至上游路由器,使路由器中重复的数据内容逐渐推向内容生产者,减少了数据冗余的同时增加了路由器缓存的数据内容的多样性.仿真结果显示该算法能降低数据内容的平均请求时延,减少服务器负载,有效提升缓存命中率.

命名数据网络中基于分级的数据缓存方法

针对NDN固有数据缓存机制存在数据内容多样性低、频繁替换等问题,提出了一种数据分级缓存方法.该方法将传输路径上的路由器进行等级划分,根据数据内容热度,将其缓存在相应等级的路由器中,以减少用户获取数据内容的时间.实验结果表明:该方法能够有效提高缓存命中率,减少平均路由跳数,降低平均请求时延.

命名数据网络中基于重构完全随机森林的兴趣包泛洪攻击检测方法

Interest泛洪攻击被认为是命名数据网络面临的最大威胁之一.现有的IFA检测方法主要基于PIT过期率,Interest包满足率或Interest包的名称分布,目前所提出的方法容易受到流量波动问题的影响,不能迅速、准确地区分攻击与流量波动.针对这一问题提出了一种基于RecForest的IFA检测方法,该方法收集PIT内的Interest包信息进行重构,限制恶意Interest包的转发来缓解IFA的影响.仿真结果表明:该方法可以降低因流量波动引起的误判问题,并有效地检测IFA.

面向命名数据网络的轻量级路由协议

命名数据网络(NDN)是一种以信息为中心的新型网络架构方案。为了获取网络全局路由信息,典型NDN路由协议基于数据同步协议实现全局路由更新。然而,这类同步协议工作于应用层,在动态网络环境中,存在网络信息更新代价高、网络动态变化感知能力差等问题。针对这些问题,设计并实现了一种轻量级命名绑定网络层路由协议(NBRP)。该方法将路由节点名称与其发布内容名称进行绑定,使得路由节点可以定向进行路由更新信息的请求,不需额外同步协议即可完成轻量级路由信息交换。为进一步减少路由更新的传输代价,设计了一种可复用的路由信息包命名格式和路由信息增量传输机制。同时,为测试方案的有效性,在Linux内核中实现了相应功能模块并进行测试。实验结果显示,在动态网络环境下,相比于传统NDN链路状态路由协议,提出的方法能够降低72%的路由更新同步代价,且链路状态感知与响应速度提高近一倍。

人工智能技术在大数据网络安全防御中的有效运用

在新时代下,技术发展给人们的生活带来了很大的影响,人们对网络安全的重视程度越来越高,而通过人工智能技术的应用能够有效保障网络安全。但是,通过对实际情况分析,发现人工智能技术在应用时存在很多问题,在进行技术应用时应该与计算机网络进行结合,避免网络安全问题影响到技术的应用以及发展,因此,相关工作人员应该加强重视,结合实际情况进行技术应用,以此促进人工智能技术的不断发展。

基于对抗性机器学习的大数据网络安全防御方法

由于大数据网络安全攻击数据的特征具有差异性,因此,网络安全防御对攻击数据的识别效果难以保障。本文提出基于对抗性机器学习的大数据网络安全防御方法。试验结果表明,本文算法对于不同类型攻击数据的漏检率始终处于较低水平,表现出了较高的稳定性。

人工智能的计算机数据网络安全防护系统设计

针对当前计算机数据网络安全面临的严峻挑战,文章提出了一种基于人工智能技术的安全防护系统设计。该系统融合了人工智能算法和网络安全防护理念,实现了对网络流量的实时监测、异常检测及威胁预测等功能。通过实验验证,该系统在提升网络安全防御能力方面有显著效果。

人工智能技术在大数据网络安全防御中的应用

引言近年来,计算机网络已成为主要的信息交流渠道,有利于促进社会经济发展,降低信息交流成本,深挖信息资源价值。同时,网络安全形势愈发复杂,早期构建的网络安全防御体系逐渐无法适应全新网络环境,信息泄露等网络安全事件时有发生。为进一步提高网络安全防御效果,防范网络安全事件发生,本文主要概述人工智能技术的概念,分析网络安全防御的现状,并归纳总结人工智能在大数据网络安全防御体系中的应用优势,以此明确人工智能技术应用的可行性和必要性。同时,重点阐述人工智能在大数据网络安全防御体系中的应用策略,旨在利用人工智能技术为大数据网络安全防御体系赋能,打造更加稳定的网络环境,提高网络安全防御能力。

基于改进决策树算法的大数据网络信息安全态势感知方法

为了有效发现大数据网络中潜在的安全风险,文章提出了基于改进决策树算法的大数据网络信息安全态势感知方法。该方法通过分析大数据网络信息安全态势感知架构,明确感知原理结构;在数据采集阶段,用均值插值识别无效流量,提取初始感知数据;对初始感知数据进行流量分析,生成态势感知信号;应用基尼系数改进决策树算法,选择最佳属性,最终量化网络信息安全态势,实现有效感知。实验结果表明:利用设计方法所产生的感知结果准确率最高为97%、感知时间最小为51.65ms,可以有效实现大数据网络信息安全态势的准确感知,快速确定感知数据的威胁预警等级。

数据网络集成技术在企业网络架构中的应用

在数字化和互联网驱动的商业环境中,数据网络集成技术至关重要。该技术可以将不同的网络技术、平台和服务融合在一起,以提高效率、安全性和可管理性。数据网络集成技术使企业能有效地整合新的和已有的网络资源,包括负载平衡、网络缓存、数据加密等关键技术,从而营造更加高效和安全的网络环境。

命名数据网络中基于增强隔离林的Interest包洪泛攻击检测方法

IFA是NDN中的恶意攻击之一,危害较大.针对IFA,提出基于增强隔离林的IFA检测方法,通过在构造增强隔离林的过程中区分Interest包所携带的合法前缀与异常前缀,对异常前缀进行进一步判断,从而准确地检测出恶意前缀.所提出的方法将检测出的恶意前缀列入黑名单中,限制携带恶意前缀的Interest包转发.仿真结果表明:该方法能够有效地缓解IFA.

基于I/R/D协议的光命名数据网络性能分析

光命名数据网络(ONDN)是近年来提出的一种架构于光传输网上的命名数据网络(NDN)架构方案,是NDN面向未来高速宽带互联网发展的重要举措.基于I/R/D协议的ONDN数据交互思想未从实验量化分析角度给出性能结果,针对此问题,给出了基于光电转换(O/E)的I/R/D协议包转发过程.以I/R/D协议为基础,充分考虑基于光波分复用(WDM)技术的光传输技术,对波长数量、偏置时间、Interest包请求速率及Data包大小等因素入手,综合分析了在可能发生信道竞争而冲突的情况下ONDN的性能,为ONDN的未来具体架构提供一定参考.

基于信任计算的车载命名数据网络安全机制

命名数据网络是一种以内容为中心的网络,将命名数据网络应用于车联网形成车载命名数据网络能够有效解决车联网中传统TCP/IP通信带来的局限性。然而车载命名数据网络同样面临安全风险,尤其是兴趣包洪泛攻击和开关攻击严重影响了车载命名数据网络的信息共享和安全通信。本文针对上述攻击提出一种基于信任计算的车载命名数据网络安全机制(TSSRA),首先通过分析攻击行为对网络的影响,提取识别恶意行为的特征值,然后基于特征值设计一种信任计算方法,通过评估节点的信任值区分恶意行为和合法行为。仿真实验表明,本文提出的安全机制有效抑制能恶意节点的恶意行为,增强网络的安全性,确保网络安全高效的运行。

基于多指标感知的命名数据网络自适应拥塞控制算法

为解决命名数据网络拥塞控制算法普遍存在的瓶颈链路缓存队列积压问题,提出一种基于多指标感知的命名数据网络自适应拥塞控制(MACC)算法。在网内节点,根据实时监测的接收端数据接收速率、数据包排队时延、链路带宽等多个指标估计链路负载程度,并通告终端节点。在终端节点,根据Data包携带的链路负载信息,自适应地调整发送窗口,以实现高吞吐、低时延目标。基于ndnSIM的仿真结果表明,该算法能有效实现终端高吞吐量、瓶颈链路低队列,并在实现流间公平性方面具有显著优势。

基于蚁群算法的电力数据网络APT攻击特征分析及防御技术

为了维护电力数据网络的安全,采用建立高级持续性威胁(APT)攻击防御体系模型的方式,降低电力数据网络遇到APT攻击时产生的损害。利用蚁群算法的优势,提出一种基于蚁群算法的电力数据网络APT攻击防御模型,并针对基于蚁群算法的电力数据网络APT攻击预警模型进行性能测试。测试结果表明,该系统的防御精度可达91.2%,可为电力数据网络的未来发展营造良好技术监督手段。

基于数据网络技术的智能船舶系统设计与实现研究

随着海洋经济进入新时代,智能船舶进入高质量发展阶段,围绕坚持以创新为引领的发展思想,需要提出更好满足海洋安全、环保和效率的对智能船舶技术的需求和挑战。智能船舶系统的目的是为海洋运输提供符合期望标准的安全、环保和高效的服务,并致力于持续改进智能船舶技术水平和提升用户满意度。

命名数据网络中基于CP-ABE算法构建区块链数据访问控制系统

基于算法构建区块链数据访问控制系统,需要以命名数据网络为前提和基础,这样才能确保区块链数据访问控制系统的安全,并完善区块链数据访问控制系统功能,从而提高区块链数据访问控制系统的运行效率,解决各种数据管理及应用问题。联盟区块链超级账本Fa br ic是现阶段使用频率较高的区块链数据访问控制系统,不仅能够提供成员管理服务,还能够提供数据隔离保护,但这种系统依然存在数据泄露的风险。而以命名数据网络为前提,基于算法构建的区块链数据访问控制系统则能够实现细粒度隐私保护,从而解决数据隐私安全问题,提高数据安全。

命名数据网络中基于区块链的能源数据访问控制

在互联网时代背景下,衍生出很多先进的高科技技术,如云计算技术、大数据技术、人工智能技术、计算机技术及区块链技术等,都在各领域取得了良好的应用效果。其中,区块链技术的应用最为广泛,人工智能、数据库、计算机信息系统等在构建过程中都应用到了区块链。命名数据网络是互联网及大数据时代的产物,涉及互联网+、大数据等技术应用。所以,在命名数据网络中基于区块链的能源数据访问控制系统功能更完善,能源数据处理效果更好。

基于现场总线控制网络和数据网络的互联

讨论了基于现场总线的企业控制网络模型以及企业控制网络和数据网络互联技术实现。